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            <h1>僵尸企业为何僵而不死？如何破局？</h1>
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        一、世界范围的僵尸企业
2012年以来，中国经济进入新常态。在需求侧方面，消费者日益追求个性化、品质化的商品或劳务；然而在供给侧方面，很多地方政府和企业仍然依赖扩大投资、增加要素投入的粗放型增长模式。需求和供给之间形成了突出的结构性矛盾。从2016年开始，中央把供给侧结构性改革作为经济体制改革和宏观调控的主要方向。供给侧结构性改革的主要任务是“去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板”。五大任务之首就是去产能，而去产能的重点就是处置僵尸企业。
事实上，处置僵尸企业不仅是当前经济工作的重要抓手，而且是迫在眉睫的难题。2018年底，国家发改委、财政部等十一个中央部委联合发布了《关于进一步做好“僵尸企业”及去产能企业债务处置工作的通知》，明确要求各级地方政府在2020年之前完成僵尸企业的债务处置工作。2019年4月，国家发改委、工信部和国家能源局又联合发布《关于做好2019年重点领域化解过剩产能工作的通知》，要求各地在2020年完成钢铁和煤炭两个重点领域的僵尸企业处置工作。因此，2019年是处置僵尸企业的攻坚之年，而2020年是处置僵尸企业的收官之年。在此背景下，我们有必要从理论上了解僵尸企业的识别、原因以及处置对策。
其实，僵尸企业的出现是一个世界范围内的现象。20世纪90年代，日本在资产价格泡沫和股市泡沫破灭之后，陷入了长期的衰退，出现了“失去的十年”。经济学者们普遍认为，主要原因就是日本存在大量的僵尸企业，占用了大量银行贷款，甚至挤出了优秀的企业，出现了“逆向淘汰”，从而阻碍了经济恢复。
在日本之外，全球发达国家或发展中国家同样存在僵尸企业现象。经济学界第一个提出“僵尸企业”（zombie）概念的人是美国经济学家肯尼（Edward Kane）。他指出，20世纪80年代，美国储蓄贷款业陷入危机，尤其表现为“僵尸”储贷机构尾大不掉，并且不断侵蚀健康机构的利润。如果把一般会计准则（GAAP）下有过严重经济损失的储贷机构都看作是僵尸企业的话，那么美国储蓄贷款业的僵尸机构有600多家，涉及资产1300亿美元，占行业总资产的12%（Kane，1987）。
根据日本经济新闻的报道，一个叫Quick FactSet的机构调查了世界主要地区大约26000家上市公司（非金融企业）的财务状况，按照连续3年利息支出高于营业利润的标准判断僵尸企业，那么2018年世界主要地区的上市公司中有5300家是僵尸企业，占全部样本企业的五分之一。相对于2008年，十年期间僵尸企业数量翻了一倍。从地区分布来看，欧洲最多（1439家），美国其次（923家）。亚洲的僵尸企业数量较大，其中印度为617家，韩国为371家。

        二、如何识别僵尸企业
通常认为，僵尸企业是指那些持续亏损、扭亏无望，主要依靠政府补贴或银行贷款续命的企业。但是，识别僵尸企业是一门技术活。
目前政府部门对僵尸企业的定义是，持续亏损三年以上的企业。这一官方标准直观、简单，易于操作，但是存在着一些问题。
第一，有些新兴行业中的成长型企业在成立最初几年都很难实现盈利，容易被误判为僵尸企业。例如，中国最大的物流企业之一京东自2011年以来持续多年亏损。
第二，该指标容易被操纵。例如，地方政府可以对连续两年亏损的企业进行定向补贴，避免被识别为僵尸企业或者从股市退市。
经济学界的主流方法是从银行信贷的角度来识别僵尸企业。Caballero、Hoshi和Kashyap三位经济学家在《美国经济学评论》（AER）提出了一种识别僵尸企业的方法，学术界称之为“CHK方法”（Caballero等，2008）。CHK方法认为，如果一个企业为自己的债务所支付的利率非常低，甚至低于市场最低利率，那么这个企业与银行之间的借贷关系就是非正常的，这个企业极有可能是依靠银行贷款才能生存的“僵尸企业”。但CHK方法也不是完美的。一方面，它可能导致“误伤”。一些经营状况良好的大企业往往能够以低于市场平均利率的价格从银行获得优惠贷款，同时政府为了扶持新兴产业，会向一些成长型企业发放低息贷款。另一方面，它可能导致“漏网之鱼”。例如，有些企业虽然看起来实际利率属于正常水平，但实际上其利润并不足以支付贷款利息，全靠向银行“借新贷还旧息”来维持，而CHK方法并不能识别出此类僵尸企业。
为了弥补CHK方法的缺陷，两位日本经济学家Fukuda和Nakamura增加了两个标准。第一个标准是“盈利标准”：如果企业的息税前收入超过最低应付利息，则不被识别为僵尸企业。于是那些盈利能力良好但实际利率较低的企业就不会被错误识别为僵尸企业。第二个标准是“持续信贷标准”：如果企业第t年的息税前收入低于最低应付利息，并且在第t-1年的外部债务总额超过其总资产的一半的前提下，在第t年继续借贷，那么该企业就属于僵尸企业。于是那些没有盈利能力，全靠“拆东墙补西墙”的企业就无法成为漏网之鱼了。这一改进方法不妨称为CHK-FN方法。与官方标准相比，该方法有两个优点：一是从事前识别，具有预警价值。就好比一个人有没有病，不能等到进医院了才发现，而应该事前通过验血来识别。二是识别标准不容易被操纵，企业或政府不太容易通过作假来掩盖僵尸企业的本来面目。
我们人民大学国家发展与战略研究院僵尸企业研究团队在研究中国僵尸企业的过程中，发现了一个现象：按照CHK-FN方法，有些企业仅仅在全部时间段中的一年被识别为僵尸企业。这与我们对僵尸企业的直观理解不符。既然是僵尸企业，肯定是“活不好、死不了”。某一年份是“僵尸企业”而下一年份马上复活的“僵尸企业”，很可能只是暂时遇到经济困难的正常企业。因此，我们对CHK-FN方法再次改进，提出了“人大国发院标准”：（1）贷款利率低于正常的市场最低利率；（2）息税前收入低于当年应付利息；（3）上一年资产负债率超过50%，且当年继续借贷；（4）连续两年满足前三条标准，则当年被识别为僵尸企业。
按照人大国发院标准，我们利用1998-2013年中国工业企业数据库识别了中国工业部门的僵尸企业情况（聂辉华等，2016）。2010年数据存在异常，我们将其舍弃。中国工业企业数据库包含了全部国有和规模以上非国有工业企业，每年大约有30万家企业，是一个“大数据”。数据库中的企业销售额约占中国全部工业企业总销售额的90%，具有良好的代表性。
图1展示了2000-2013年（不含2010年）中国工业部门僵尸企业的数量和比例。样本期间，僵尸企业占全部企业的年平均比例为11.7%。僵尸企业数量的高峰出现在2000年，当年大约三分之一的企业是僵尸企业。2004年全国各地区成立国资委之后，国企改革迅速推进，僵尸企业数量和比例都呈下降趋势。2005-2013年间，僵尸企业比例的均值为7.51%。值得关注的是，2012年以后，僵尸企业数量和比例均有所回升。
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